本文摘自php中文网,作者黄舟,侵删。
这篇文章主要介绍了Python矩阵常见运算操作,结合实例形式总结分析了Python矩阵的创建以及相乘、求逆、转置等相关操作实现方法,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python矩阵常见运算操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包。
一.numpy的导入和使用
1 2 | from numpy import * ;
import numpy as np;
|
二.矩阵的创建
由一维或二维数据创建矩阵
1 2 3 | from numpy import * ;
a1 = array([ 1 , 2 , 3 ]);
a1 = mat(a1);
|
创建常见的矩阵
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | data1 = mat(zeros(( 3 , 3 )));
data2 = mat(ones(( 2 , 4 )));
data3 = mat(random.rand( 2 , 2 ));
data4 = mat(random.randint( 10 ,size = ( 3 , 3 )));
data5 = mat(random.randint( 2 , 8 ,size = ( 2 , 5 ));
data6 = mat(eye( 2 , 2 ,dtype = int ));
a1 = [ 1 , 2 , 3 ];
a2 = mat(diag(a1));
|
三.常见的矩阵运算
1. 矩阵相乘
1 2 3 4 | a1 = mat([ 1 , 2 ]);
a2 = mat([[ 1 ],[ 2 ]]);
a3 = a1 * a2;
|
2. 矩阵点乘
矩阵对应元素相乘
1 2 3 | a1 = mat([ 1 , 1 ]);
a2 = mat([ 2 , 2 ]);
a3 = multiply(a1,a2);
|
矩阵点乘
3.矩阵求逆,转置
矩阵求逆
1 2 3 | a1 = mat(eye( 2 , 2 ) * 0.5 );
a2 = a1.I;
|
矩阵转置
1 2 | a1 = mat([[ 1 , 1 ],[ 0 , 0 ]]);
a2 = a1.T;
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4.计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。
1 | a1 = mat([[ 1 , 1 ],[ 2 , 3 ],[ 4 , 2 ]]);
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计算每一列、行的和
1 2 3 | a2 = a1. sum (axis = 0 ); / / 列和,这里得到的是 1 * 2 的矩阵
a3 = a1. sum (axis = 1 ); / / 行和,这里得到的是 3 * 1 的矩阵
a4 = sum (a1[ 1 ,:]); / / 计算第一行所有列的和,这里得到的是一个数值
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计算最大、最小值和索引
1 2 3 4 5 6 7 | a1. max (); / / 计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值
a2 = max (a1[:, 1 ]); / / 计算第二列的最大值,这里得到的是一个 1 * 1 的矩阵
a1[ 1 ,:]. max (); / / 计算第二行的最大值,这里得到的是一个一个数值
np. max (a1, 0 ); / / 计算所有列的最大值,这里使用的是numpy中的 max 函数
np. max (a1, 1 ); / / 计算所有行的最大值,这里得到是一个矩阵
np.argmax(a1, 0 ); / / 计算所有列的最大值对应在该列中的索引
np.argmax(a1[ 1 ,:]); / / 计算第二行中最大值对应在改行的索引
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5.矩阵的分隔和合并
矩阵的分隔,同列表和数组的分隔一致。
1 2 | a = mat(ones(( 3 , 3 )));
b = a[ 1 :, 1 :]; / / 分割出第二行以后的行和第二列以后的列的所有元素
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矩阵的合并
1 2 3 4 | a = mat(ones(( 2 , 2 )));
b = mat(eye( 2 ));
c = vstack((a,b)); / / 按列合并,即增加行数
d = hstack((a,b)); / / 按行合并,即行数不变,扩展列数
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四.矩阵、列表、数组的转换
列表可以修改,并且列表中元素可以使不同类型的数据,如下:
numpy中数组,同一个数组中所有元素必须为同一个类型,有几个常见的属性:
1 2 3 4 5 | a = array([[ 2 ],[ 1 ]]);
dimension = a.ndim;
m,n = a.shape;
number = a.size; / / 元素总个数
str = a.dtype; / / 元素的类型
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numpy中的矩阵也有与数组常见的几个属性。
它们之间的转换:
1 2 3 4 5 6 | a1 = [[ 1 , 2 ],[ 3 , 2 ],[ 5 , 2 ]]; / / 列表
a2 = array(a1); / / 将列表转换成二维数组
a3 = array(a1); / / 将列表转化成矩阵
a4 = array(a3); / / 将矩阵转换成数组
a5 = a3.tolist(); / / 将矩阵转换成列表
a6 = a2.tolist(); / / 将数组转换成列表
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这里可以发现三者之间的转换是非常简单的,这里需要注意的是,当列表是一维的时候,将它转换成数组和矩阵后,再通过tolist()转换成列表是不相同的,需要做一些小小的修改。如下:
1 2 3 4 5 6 7 | a1 = [ 1 , 2 , 3 ];
a2 = array(a1);
a3 = mat(a1);
a4 = a2.tolist(); / / 这里得到的是[ 1 , 2 , 3 ]
a5 = a3.tolist(); / / 这里得到的是[[ 1 , 2 , 3 ]]
a6 = (a4 = = a5); / / a6 = False
a7 = (a4 is a5[ 0 ]); / / a7 = True ,a5[ 0 ] = [ 1 , 2 , 3 ]
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矩阵转换成数值,存在以下一种情况:
1 2 | dataMat = mat([ 1 ]);
val = dataMat[ 0 , 0 ]; / / 这个时候获取的就是矩阵的元素的数值,而不再是矩阵的类型
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以上就是Python矩阵中常见运算的示例代码分享的详细内容,更多文章请关注木庄网络博客!!
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